情感替代:网络游戏与小镇“差生”的特殊社会化

“差生”作为青少年网络游戏玩家的重要一员,其成因被常识性地归咎于网络游戏,以往研究也将青少年玩家看作是受到网络游戏吸引和被动反应的客体,忽视了他们作为行动者主动选择游戏的能动性。以情感为视角,通过对农村地区“差生”的考察发现,“差生”的特殊社会化经历所引起的情感缺场才是导致他们主动进入游戏世界的根本动因,由此网络游戏成为“差生”成长过程中学校和家庭的情感替代,它提供的多种情感体验帮助“差生”抵抗了排斥和孤独。

一种用于方面情感四元组预测的最优意见树生成方法

使用对比学习来增强树结构表示是将树结构应用于方面级情感分析(ABSA)的主流方法,但该方法本质上依赖于数据增强,而对原始文本应用数据增强可能会删除与下游预测相关的语义信息且难以获得最优结构。为解决上述问题,提出一种用于方面情感四元组预测(ASQP)的结构熵约束的最优意见树生成方法,该方法通过文本编码器和直接生成正样本的结构编码器实现。结构编码器以意见树嵌入为输入,利用结构熵最小化原理提取意见树中固有的本质信息,并通过表示学习将该信息注入到文本表示中。在2个常见数据集上进行的实验验证了该方法的优越性。

情感对话技术综述

情感对话技术着眼于对话机器人的“情商”,旨在让对话机器人具有像人类一样观察、理解和表达情感的能力.这项技术可以看作是情感计算和对话技术的交叉,兼顾对话机器人的“智商”和“情商”,从而实现对用户的精神陪伴、情感慰藉和心理疏导.结合对话中情感的特点,对情感对话技术进行全面解析:1)规划对话场景下的情感识别、情感管理、情感表达等3个重要的技术点,并拓展多模态场景下的情感对话技术.2)介绍情感对话4项关键技术的最新研究进展,并总结这些技术面临的主要挑战和可能解决方案.3)介绍情感对话技术的数据资源.4)分析情感对话技术的难点,展望其未来发展方向与前景.

如何理解社会情感学习

从20世纪90年代中期以来,社会情感学习成为了世界范围内提升基础教育质量,超越教育中只关注学生认知发展,注重促进学生适应未来学习、生活以及工作,达成人的全面发展所进行的重要教育理论与实践活动,也是当下体现中国基础教育发展方式转变,促进教育内涵发展、落实立德树人,提升学生全面发展质量提升的重要途径。对于社会情感学习理论自身的深入理解,对推进现实基础教育的实践有着重要的意义。该文从社会情感学习产生的背景、社会情感学习中的“社会”“社会情感”“社会情感学习”如何理解以及如何更好地实施进行了梳理说明。

情感分歧对社交媒体中信息再传播的影响——以微博为例

[研究目的]社交媒体中信息的再传播是目前主流传播方式之一,研究情感特征对社交媒体中信息再传播的作用,揭示情感信息影响社交媒体中信息再传播的机制,对于科学引导网络舆论、维持健康网络环境具有重要意义。[研究方法]基于认知失调理论,引入情感分歧特征进行情感分析,以社交媒体中帖子的转发数与评论数作为信息再传播效果的衡量指标,构建了情感分歧与情感倾向影响信息再传播的理论模型,并使用微博平台上的数据,对模型进行验证。[研究结论]通过对回归模型结果分析,情感分歧能够显著正向影响社交媒体信息再传播,促进帖子的转发与评论;正面情感倾向性能够显著促进帖子的转发效果,对帖子的评论数影响效果并不显著;帖子内容的情感倾向性能够调节帖子内容中的情感分歧对帖子转发的影响,而评论情感倾向能够调节评论内容中的情感分歧对帖子评论数的影响。

从情感投射到数码情感:数字景观中人机交往的情感嬗变

伴随数字交往的革命浪潮,人机间的生存联结正在逐渐趋向日常化。其中,情感作为重要的黏合剂,在推动人机交往,构建紧密交织的社会形态过程中扮演必要角色。通过对人机交往中情感生成模式及其历史演变的深入考察,在传统的情感投射之上,我们提出建立在复杂技术系统基础上与多元数字交往者间的数码情感机制。后者标志着人机情感交往在元宇宙背景下的深化与演进,亦揭示了对数字时代人际关系和社会结构思考的未来朝向。当前,数字社会的各类符号在相互关联指涉与重复循环中进一步演化迭奏,激发情感的内爆。这一内爆加剧了数字社会情感的复杂性,模糊了情感的人类本源,使情感经验的生成与接受更为异化但也更加多元丰富。

智慧图书馆多模态阅读情感研究

文章基于阅读全生命周期情感阶段,立足基本情感、专有情感和高级情感3个层级,通过动因情感、实时情感和延伸情感3个扇区,构建智慧图书馆多模态阅读情感群喷泉模型,并从表情、语音、生理、肢体、文本和行为6个模态构建多模态阅读情感表征体系。基于此,设计智慧图书馆多模态阅读情感感知模型并阐释其运行机理,就动态阅读情感提出情感匹配、交流汇聚、双向反馈等阅读情感导引建议。

基于情感和认知协同的道德判断方法

随着大语言模型的迅速发展,大语言模型的安全性逐渐引起了研究者和公众的密切关注.为了防止大语言模型在与人类协作中对人类产生伤害,如何确保大语言模型在日常场景中的判断能与人类道德观念相符成为了一个重要问题.其中一个关键的挑战是,如何确保大语言模型在道德判断方面,能够像人类那样,针对不同的情境,灵活地调整或重新考虑预定的规则,从而使其判断与人类的道德观念保持一致.受心理学和认知科学中关于人类道德判断的情感和认知影响因素研究的启发,结合大语言模型在认知推理和情感分析能力上的优势,设计了一种模仿人类道德判断过程中情感判断和认知判断能力交互的方法,从而提升了大语言模型的道德判断表现.实验结果证明了所提方法在该任务上的有效性.总的来说,不仅为大语言模型的道德判断提供了一种创新的方法,也强调了心理学与认知科学理论在此领域的重要性,为未来的进一步研究奠定基础.

川藏南线自驾游客情感体验的特征与影响机制

以流动性体验为核心的旅游形式在全球化背景下日益流行。作为大尺度流动型旅游形式典型代表的长途自驾游,因冒险、追逐自由、私密、个性化、高不确定性等特征,赋予了游客独特且复杂的情感体验。目前,学界尚缺乏从更为系统的视角关注大尺度流动情境下游客情感体验的特征、前因与影响机制的实证研究。文章基于景观感知理论,采用定量研究与定性研究相结合的方法,以川藏南线(318国道成都至拉萨段)的自驾游客为研究对象,分析游客在大尺度流动情境下的情感体验特征与影响机制。文章发现:1)自驾游客的积极情感体验未达强烈水平,情感体验(尤其是积极情感体验)伴随着自驾这一流动性实践呈现出动态变化的波动特征,且涉及多个维度;2)基于自我需要满足与否、满足程度如何这一标准,自驾游客与环境的互动(包含两组类型、6类特征)促进了他们上述情感体验的产生,并通过动态反馈机制持续影响了情感体验。上述研究发现不仅完善了有关游客情感体验前因和影响机制以及自驾入藏旅游体验的实证研究体系,还为目的地的管理与营销提供了思路。

制造边界:家庭代际关系的情感分流与现代调适

家庭代际关系的现代转型改变了情感伦理化的依附性表达路径,赋予情感以自主的实践空间。情感实践兼有理性面向和伦理底色。结合鄂西的田野调查经验,文章建构了代际互动中的情感分流路径,揭示了以制造边界为核心的情感调适逻辑。情感分流主要包含三个维度:一是伦理轨道中代际互动过程的分化,基于“父子之别”构造了生活本位的情感实践路径;二是在伦理轨道之外激活情感轨道,基于“嫁娶之别”构造了以资源流动为媒介的情感实践路径;三是面对代际互动的双轨格局,子代家庭基于“夫妻之别”构造了灵活的场景转换机制,维系了双轨格局的均衡稳定。“制造边界”的目标不是伦理的封存,而是理顺理性、情感和伦理的关系,进而在底线伦理之基础上拓展代际互动空间,塑造灵活、自由且富有弹性的代际关系。伦理、理性在融入情感实践的过程中赋予转型期家庭制度以开放性和包容性,展现了农民家庭秩序重建的可能路径。

基于多尺度卷积和自注意力特征融合的多模态情感识别方法

基于生理信号的情感识别受噪声等因素影响,存在准确率低和跨个体泛化能力弱的问题。对此,提出一种基于脑电(EEG)、心电(ECG)和眼动信号的多模态情感识别方法。首先,对生理信号进行多尺度卷积,获取更高维度的信号特征并减少参数量;其次,在多模态信号特征的融合中使用自注意力机制,以提升关键特征的权重并减少模态之间的特征干扰;最后,使用双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络提取融合特征的时序信息并进行分类。实验结果表明,所提方法在效价、唤醒度和效价/唤醒度四分类任务上分别取得90.29%、91.38%和83.53%的识别准确率,相较于脑电单模态和脑电/心电双模态方法,准确率上提升了3.46~7.11和0.92~3.15个百分点。所提方法能够准确识别情感,在个体间的识别稳定性更好。

基于情感分析的网络舆情共振研究

为有效应对复杂多变的舆情环境,研究孤立发生的单一舆情事件演化成具有某些相同特征的多舆情事件簇或事件集,针对同议题、同情绪等多起舆情事件建立网络舆情共振模型,通过爬取“唐山打人案”和“唐山打人事件被害人首次发声”事件相关微博数据,以及“2021年河南遭遇特大暴雨”和“2023年河北暴雨”相关微博数据,将评论数据进行BosonNLP情感分析,得出其情感分数;并将情感分数作为模型参数,分别对2起不同类型的案例进行检验。研究结果表明:在原生舆情与次生舆情共同作用下,引起网民情绪感染和矛盾冲突,从而发生网络舆情共振,并且共振产生的热度高于单一事件热度;网民消极的态度值会加速舆情共振、不同类型的事件所产生的舆情共振效果是不同的。研究结果可丰富网络舆情以及社会物理学相关理论,可为构建舆情共振的研究框架提供参考。

平台环境下主流媒体的情感引导效果与传播机制——以抖音号暖新闻为例

以2023年10月《人民日报》抖音号发布的暖新闻短视频为例,通过对媒体报道中的文本和用户评论文本进行情感分析和文本分析,探究其情感传播效果可发现:正能量短视频的总体传播力较好,有助于构建社会主流价值观,但存在个体及群体的情感错位等问题。通过剖析媒体正面引导下用户负面情感产生的原因,探讨个体情感在网络空间中扩散、增值而形成的群体情感现象,提出通过点赞与回复为情感加权、以个体情感叙事激活社会记忆、由理性的观点形成非理性的趋同等情感引导优化策略,以期为主流媒体的新闻实践提供参考。

志愿服务嵌入社区的情感治理分析

近年来,志愿服务逐渐嵌入社区的情感治理中,不断推动社区治理和谐善态。通过“情感心智—情感关系—情感氛围—情感空间—情感能力”的五重情感嵌入机制,志愿服务强化了社区善治所必须的价值认同、社区归属、人际互信、公民美德等情感要素。志愿服务嵌入社区情感治理的过程中,要从整体性的高度将志愿服务与道德教化相融合、与党建引领相结合、与治理规则相嵌合、与治理空间相弥合、与治理资源相组合,为建设“美好社区”奠定坚实的情感基础。

情感治理:社会工作发挥效能的内在逻辑与优化路径

近年来,社会工作在基层治理领域发挥了重要的作用,已有研究已经注意到了社会工作的情感治理价值,然而,关于社会工作发挥情感治理效能的内在逻辑和优化路径还没有引起学者们的高度关注。本文认为,社会工作通过积极的情感实践,激发个人情感、促进人际情感和凝聚群体情感,从而在国家治理中凸显出了治理效能。在新时代,要把坚持党建引领作为重要方向,提升社会工作者专业水平,并增强服务国家意识,进一步提升基层社会治理效能,从而切实回应社会需求,为推进社会工作本土化做出贡献。

基于小波散射变换和MFCC的双特征语音情感识别融合算法

为了充分挖掘语音信号频谱包含的情感信息以提高语音情感识别的准确性,提出了一种基于小波散射变换和梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency cepstral coefficient,MFCC)的排列熵加权和偏差调整规则的语音情感识别融合算法(PEW-BAR)。算法首先获取语音信号的小波散射特征和梅尔频率倒谱系数的相关特征;然后按尺度维度扩展小波散射特征,利用支持向量机得到情感识别的后验概率并获得排列熵,并使用排列熵对后验概率进行加权;最后采用一种偏差调整规则进一步融合MFCC的相关特征的识别结果。实验结果表明,在EMODB、RAVDESS和eNTERFACE05数据集上,与传统的基于小波散射系数的语音情感识别方法相比,该算法将ACC分别提高了2.82%、2.85%和5.92%,将UAR分别提升了3.40%、2.87%和5.80%,IEMOCAP上提高了6.89%。

多层次时空特征自适应集成与特有-共享特征融合的双模态情感识别

在结合脑电(EEG)信号与人脸图像的双模态情感识别领域中,通常存在两个挑战性问题:(1)如何从EEG信号中以端到端方式学习到更具显著性的情感语义特征;(2)如何充分利用双模态信息,捕捉双模态特征中情感语义的一致性与互补性。为此,提出了多层次时空特征自适应集成与特有-共享特征融合的双模态情感识别模型。一方面,为从EEG信号中获得更具显著性的情感语义特征,设计了多层次时空特征自适应集成模块。该模块首先通过双流结构捕捉EEG信号的时空特征,再通过特征相似度加权并集成各层次的特征,最后利用门控机制自适应地学习各层次相对重要的情感特征。另一方面,为挖掘EEG信号与人脸图像之间的情感语义一致性与互补性,设计了特有-共享特征融合模块,通过特有特征的学习和共享特征的学习来联合学习情感语义特征,并结合损失函数实现各模态特有语义信息和模态间共享语义信息的自动提取。在DEAP和MAHNOB-HCI两种数据集上,采用跨实验验证和5折交叉验证两种实验手段验证了提出模型的性能。实验结果表明,该模型取得了具有竞争力的结果,为基于EEG信号与人脸图像的双模态情感识别提供了一种有效的解决方案。

导向·共振·连接:主流媒体虚拟主播用户情感体验优化策略

主流媒体数字化转型中,用户体验情感化趋势成为虚拟主播设计的关键要素。为了提升用户情感体验,主流媒体虚拟主播设计在用户体验五层模型基础上,应更重视心(信念)、脑(认知)、身(行为)心智模型的应用,结合智能情感计算等技术,通过情感引导、情感共鸣、情感陪伴等策略,在传递有价值信息的同时,更关注用户内心的共鸣和心理上的满足。只有精准触及和满足用户的情感需求,主流媒体才能更好地提升主流新闻舆论的传播力、引导力、影响力和公信力。

在临时家属与就诊规划师之间:职业陪诊的情感劳动与“专业性”建构

职业陪诊是一个新兴的互动型服务业,对其劳动过程的理解需综合考察雇主、劳动者和顾客三方之间的复杂互动。本文以田野材料为基础,集中讨论了职业陪诊员在服务过程中的情感劳动。陪诊员的情感劳动图景要远比机构所设定的感受规则复杂。为避免医疗过程和顾客情绪双重不确定性带来的负面影响,保证服务过程的顺利开展,陪诊员会主动采用情感劳动策略,但亦注重以“陪而不诊”原则为情感劳动的底线,以维系明确的专业关系边界。而顾客也会对陪诊员的情感劳动给予认可和回应,并出于工具性目的进行情感管理。本研究一定程度上修正了我们对情感与专业性之间关系的二元对立的理解:在特定条件下,情感劳动有助于专业性的建构;而在互动型服务业中,我们需同时考察劳动者和消费者的主体性,才能完整理解这一产业中的情感劳动过程。

课程思政背景下论“情感态度与价值观”教学实施和考核评价

课程思政教学改革背景下,“情感态度与价值观”教学目标被提到立德树人的新高度,但由于其见效慢且难以测量,使得该维目标得不到有效落实,影响课程思政教学改革的实效。该文追本溯源地探析“情感态度与价值观”的基本内涵、目标分类层级,探析常用考核评价方法特点及建议,并结合具体课程对不同层级的“情感态度与价值观”教学目标的考核从理论角度给出考核设计分析,从实践角度给出考核题型建议及考核实例。